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为提高导弹在攻击角度约束下对目标的打击效能,提出了一种基于深度确定性策略梯度算法的分布式强化学习制导策略。为了最大限度地减小攻击角度误差,设计了一种新的奖励函数,使导弹在满足视场角约束的同时,视线角向期望值收敛。此外,为了增强强化学习模型的泛化能力,提出了一种分布式探索策略,提高了模型训练过程中对环境的探索效率。仿真结果验证了所提出的分布式强化学习制导方法能够在固定攻击角度约束下实现对目标的精准打击。与传统制导律相比,所提制导方法的攻击角度误差更小,收敛速度更快。 相似文献
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NEPE推进剂/衬层粘接界面细观力学性能/结构研究 总被引:12,自引:0,他引:12
研究了不同组成的NEPE推进剂/衬层粘接界面细观力学性能和结构的差异,以及对应粘接界面贮存过程中粘接性能和破坏方式的变化规律,探索了粘接界面的细观力学性能、结构与破坏方式的内在关联,初步提出NEPE推进剂/衬层粘接界面失效模式。试验结果表明,粘接界面细观力学性能、结构与界面粘接质量相关,是影响界面失效模式的主要因素。粘接界面具有高模量、高硬度层,N元素含量高且有明显梯度变化时,粘接质量较好,发生内聚破坏,反之发生界面破坏或混合破坏;老化过程中,粘接界面的模量和硬度降低、N元素的含量明显降低决定粘接界面依次发生内聚破坏、混合破坏和界面破坏。 相似文献
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